• Title/Summary/Keyword: 블록 기반 방법

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A Rate Control Algorithm for the H.264 Video Coding Standard (H.264 비디오 부호화 표준을 위한 비트율 제어 알고리즘)

  • Kim Seon-Ki;Ho Yo-Sung
    • Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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    • 2003.11a
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    • pp.11-15
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    • 2003
  • 비디오 부호화기에서는 채널의 용량과 같은 주어진 제약 조건을 만족하면서 좋은 화질을 얻기 위해 비디오 부호화 시 적절한 양자화 변수를 결정해야 한다. 본 논문에서는 H.264 비디오 부호화 표준에서 높은 압축 효율을 철기 위해 비트 율 왜곡 모델에 기반 한 새로운 비트 율 제어 알고리즘을 제안한다. 특히. 부호화된 매크로블록의 특성과 이전에 부호화 된 매크로 발생 비트수를 고려하여. 제안한 비트 율 모델을 통해 양자화 변수 값을 결정한다. 본 논문에서 제안한 알고리즘은 목표 비트수에 가깝고. 기존치 방법보다 개선된 화질을 제공한다.

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Error Correcting Coding Based on Adaptive Multi-stream Technique for Effective Transmission of the Video Data (비디오 데이터의 효율적 전송을 위한 적응적 멀티스트림 기반 오류 정정 부호화 기법)

  • 강경원;이경환;류권열;권기룡;문광석
    • Proceedings of the Korea Multimedia Society Conference
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    • 2003.05b
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    • pp.287-290
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    • 2003
  • 최근, 인터넷을 통한 VOD와 같은 멀티미디어 서비스의 증대로 대용량 파일 서비스의 효율적인 저장 시스템과 전송 기법들이 필요하다. 본 논문에서는 현재의 인터넷 환경 하에서 VOD 서비스와 같은 대용량 파일 서비스를 위한 효율적인 부호화 기법을 제안한다. 제안한 방법은 QoS가 보장되지 않는 비동기 패킷 망에서 클라이언트 측의 네트워크 상태에 따라 정보 전송량을 조절함과 동시에 다수의 비디오 스트림을 이용한 병렬 전송과 체크 스트림을 이용한 에러 정정을 통해 버퍼링시 미전송된 블록을 복원함으로서 신뢰성 있는 전송과 네트워크의 지터에도 강하며, 클라이언트가 가진 대역폭을 최대한 활용 할 수 있는 최선의 서비스를 제공한다

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Utilization of AdaBoost for Sub-image Detection in Screen Content (스크린 콘텐츠의 하위 영상 검출을 위한 AdaBoost의 활용)

  • Gil, Jong-In;Kim, Manbae
    • Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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    • 2015.04a
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    • pp.864-865
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    • 2015
  • 웹페이지와 같은 스크린 콘텐츠는 카메라로부터 획득할 수 있는 자연영상과 달리 텍스트, 로고, 아이콘 및 하위 영상과 같은 여러 가지 요소들을 포함하고 있고, 각 요소들은 서로 다른 형식의 정보를 사용자에게 전달한다. 본 논문에서는 윈도우 영상을 지역적인 특성에 따라 다수의 블록으로 분할한 후, 분할된 각 영역을 배경, 텍스트, 하위영상으로 분류하였고, 기계학습 기반의 알고리즘이 하위 영상 검출에도 좋은 접근법이 될 수 있음을 증명하기 위해 AdaBoost를 이용하였다. 실험결과로부터 93.4%의 검출률, 13%의 거짓 긍정률을 보임으로서, 제안방법이 효과적임을 입증하였다.

A Study of Virtual File System Level Online Snapshot based on BPF (BPF 기반 가상 파일 시스템 수준 온라인 스냅샷 연구)

  • Kim, Jinsu;Song, seokil
    • Proceedings of the Korea Contents Association Conference
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    • 2019.05a
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    • pp.15-16
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    • 2019
  • 스토리지 스냅샷은 특정한 시점의 스토리지 시스템의 이미지를 말하며, 데이터의 보호 및 유지를 위한 필수적인 기술이다. 스냅샷 구현을 위해서는 블록 수준, 파일 시스템 수준, 하드웨어 수준으로 구현이되지만, 파일 시스템 캐시에 대한 처리 등으로 인해 스냅샷 일관성이 깨지거나, 하드웨어 혹은 파일시스템에 종속적이여서 여러 파일시스템과 하드웨어에 일관적인 스냅샷을 제공할 수가 없다. 또한, 대부분의 스냅샷들은 정적 스냅샷을 제공하여, 스냅샷 생성시간 동안 시스템의 서비스를 멈춰야 한다. 본 논문에서는 파일시스템과 하드웨어에 독립적이면서, 온라인 스냅샷 방법을 제안한다.

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A Study on Factors Affecting Intention to Accept Decentralized Identification(DID) for Activation of MyData Service (마이데이터 서비스 활성화를 위한 분산 ID(Decentralized Identification, DID) 수용의도에 영향을 미치는 요인에 관한 연구)

  • Kim, Ji-Young;Sin, Yong-Tae
    • Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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    • 2020.05a
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    • pp.417-419
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    • 2020
  • 데이터 3법 시대에 접어들면서 기업들에는 가명화된 개인정보를 활용할 수 있는 길이 열렸다. 하지만 현 데이터 3법은 데이터를 생성하고 유통하며 활용할 기업들의 책임과 혜택에 내용이 맞춰져 있어 아쉬운 감이 있다. 개인의 기본권을 보장하면서도 마이데이터 유통 및 활용을 도울 방법은 없을까? 본 논문에서는 데이터의 주체인 개인이 데이터 주권을 행사하고 실질적인 혜택을 받는 마이데이터 서비스의 활성화를 위한 ID 관리 기술로 블록체인 기반 분산 ID(Decentralized Identification, DID)를 제안하고, DID 수용의도에 영향을 마치는 요인을 연구함으로써 마이데이터 서비스 개발 활성화를 위한 정책적, 실무적 시사점을 도출하고자 한다.

A Model Compression for Super Resolution Multi Scale Residual Networks based on a Layer-wise Quantization (계층별 양자화 기반 초해상화 다중 스케일 잔차 네트워크 압축)

  • Hwang, Jiwon;Bae, Sung-Ho
    • Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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    • 2020.07a
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    • pp.540-543
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    • 2020
  • 기존의 초해상도 딥러닝 기법은 모델의 깊이가 깊어지면서, 좋은 성능을 내지만 점점 더 복잡해지고 있고, 실제로 사용하는데 있어 많은 시간을 요구한다. 이를 해결하기 위해, 우리는 딥러닝 모델의 가중치를 양자화 하여 추론시간을 줄이고자 한다. 초해상도 모델은 feature extraction, non-linear mapping, reconstruction 세 부분으로 나누어져 있으며, 레이어 사이에 많은 skip-connection 이 존재하는 특징이 있다. 따라서 양자화 시 최종 성능 하락에 미치는 영향력이 레이어 별로 다르며, 이를 감안하여 강화학습으로 레이어 별 최적 bit 를 찾아 성능 하락을 최소화한다. 본 논문에서는 Skip-connection 이 많이 존재하는 MSRN 을 사용하였으며, 결과에서 feature extraction, reconstruction 부분과 블록 내 특정 위치의 레이어가 항상 높은 bit 를 가짐을 알 수 있다. 기존에 영상 분류에 한정되어 사용되었던 혼합 bit 양자화를 사용하여 초해상도 딥러닝 기법의 모델 사이즈를 줄인 최초의 논문이며, 제안 방법은 모바일 등 제한된 환경에 적용 가능할 것으로 생각된다.

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Motion Depth Generation Using MHI for 3D Video Conversion (3D 동영상 변환을 위한 MHI 기반 모션 깊이맵 생성)

  • Kim, Won Hoi;Gil, Jong In;Choi, Changyeol;Kim, Manbae
    • Journal of Broadcast Engineering
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    • v.22 no.4
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    • pp.429-437
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    • 2017
  • 2D-to-3D conversion technology has been studied over past decades and integrated to commercial 3D displays and 3DTVs. Generally, depth cues extracted from a static image is used for generating a depth map followed by DIBR (Depth Image Based Rendering) for producing a stereoscopic image. Further, motion is also an important cue for depth estimation and is estimated by block-based motion estimation, optical flow and so forth. This papers proposes a new method for motion depth generation using Motion History Image (MHI) and evaluates the feasiblity of the MHI utilization. In the experiments, the proposed method was performed on eight video clips with a variety of motion classes. From a qualitative test on motion depth maps as well as the comparison of the processing time, we validated the feasibility of the proposed method.

Exemplar-based Image Inpainting Using Multiple Patches (다중 패치를 이용한 예제 기반 영상 인페인팅)

  • Park, Chan-Woo;Lee, San-Hyun;Park, Ki-Tae;Moon, Young-Shik
    • Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea CI
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    • v.48 no.1
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    • pp.8-16
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    • 2011
  • Image inpainting is a technique for removing damaged regions and reconstructing them with visually plausible backgrounds. However, if size of the damaged regions for reconstructing is large, the unexpected results can be obtained due to disconnected structures within reconstructed regions. In this paper, by considering spatial distance information between candidate patches and a damaged patch as well as pixel value difference, an exemplar-based image inpainting using multiple patches is proposed. In conventional exemplar-based image inpainting method, implausible results such as blocking effects or repetition of reconstructed patch may occur by using inappropriately selected single patch. To improve the exemplar-based method, the weighted sum of multiple patches considering both the spatial distance and the pixel value difference between the target patch and the candidate patches is utilized. Experimental results have shown that the proposed method produces better performance of image inpainting than the existing method.

Channel-Divided Distributed Video Coding with Weighted-Adaptive Motion-Compensated Interpolation (적응적 가중치 기반의 움직임 보상 보간에 기초한 채널 분리형 분산 비디오 부호화기법)

  • Kim, Jin-Soo
    • Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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    • v.18 no.7
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    • pp.1663-1670
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    • 2014
  • Recently, lots of research works have been actively focused on the DVC (Distributed Video Coding) techniques which provide a theoretical basis for the implementation of light video encoder. However, most of these studies have showed poorer performances than the conventional standard video coding schemes such as MPEG-1/2, MPEG-4, H.264 etc. In order to overcome the performance limits of the conventional approaches, several channel-divided distributed video coding schemes have been designed in such a way that some information are obtained while generating side information at decoder side and then these are provided to the encoder side, resulting in channel-divided video coding scheme. In this paper, the interpolation scheme by weighted sum of multiple motion-compensated interpolation frames is introduced and a new channel-divided DVC scheme is designed to effectively describe noisy channels based on the motion vector and its matching characteristics. Through several simulations, it is shown that the proposed method performs better than the conventional methods at low bit-rate and keeps the reconstructed visual quality constantly.

A study on the algorithms to achieve the data privacy based on some anonymity measures (익명성 관련 측도에 기반한 데이터 프라이버시 확보 알고리즘에 관한 연구)

  • Kang, Ju-Sung;Kang, Jin-Young;Yi, Ok-Yeon;Hong, Do-Won
    • Journal of the Korea Institute of Information Security & Cryptology
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    • v.21 no.5
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    • pp.149-160
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    • 2011
  • Technique based on the notions of anonymity is one of several ways to achieve the goal of privacy and it transforms the original data into the micro data by some group based methods. The first notion of group based method is ${\kappa}$-anonymity, and it is enhanced by the notions of ${\ell}$-diversity and t-closeness. Since there is the natural tradeoff between privacy and data utility, the development of practical anonymization algorithms is not a simple work and there is still no noticeable algorithm which achieves some combined anonymity conditions. In this paper, we provides a comparative analysis of previous anonymity and accuracy measures. Moreover we propose an algorithm to achieve ${\ell}$-diversity by the block merging method from a micro-data achieving ${\kappa}$-anonymity.